代表事例

<事例1>大手広告会社

■グループ子会社の収益(粗利)分析のためのデータ統合事例

長年なかなかシステム化ができなかった広告制作のグループ収益見える化を実現

決算後に各社のデータを各社のシステムから取得し、本社の経営企画室の約20名が手作業でグループ子会社の収益分析を試みてうまくいかなかったところ、当社独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、広告制作費のグループ子会社収益をデータ変換して算出する仕組みを構築。

課題

決算後に各社のデータを各社のシステムから取得し、本社の経営企画室の約20名が手作業でグループ子会社の収益分析を実施しようとしたが、作業が膨大で、途中まで分析してみたものの、結果の正しさも検証できなかった。(断念した) また、広告制作費の親子間受発注データの紐づけが非常に困難なため、システム化できなかった。 (15年間試行)

解決

グループ会社間の取引データの名寄せルール(マッピングロジック)を一つひとつ適用していき段階的に精度を向上。その検証過程で、広告制作案件に関する発注データ(親会社)と受注データ(子会社)の紐付けルール(約100パターン)を解明。また、当社の収益データ統合モデルテンプレートを使って、取引データを一つひとつマッピングして仮想統合しながら四半期毎にグループ収益の集計を算出する仕組みを構築。

効果

長年の課題であったグループ各社(対象:約70社)収益の見える化を実現。広告制作案件ごとの親子の個別収益を把握することにより、グループ経営収益向上を図るための基礎データとして活用できるようになった。

Why DataForce?(当社ツールのメリット)

①データ変換作業を最大限に効率化

当社のデータ統合モデルテンプレートにより、仕様の未確定な項目はペンディングにしたままFit&Gap分析手法で作業を進めることが可能です。これにより、単純な項目から順次検証を進めていきながらデータ変換作業を完了させることができます。

②メンテナンス性の向上

当社独自ツールのデータ変換は、ビジネスコンセプト(仮想統合)層とマッピング(変換)層と物理(既存)データ層の3層構造を持っています。したがって、メンテナンス時に対象変換ロジックの調査、各層の修正、テスト実行と検証を容易に実行することができます。これにより、修正漏れやミスを減らすことができます。

③仕様書とソースコードの自動生成

当社独自ツールはレポジトリ情報により、変換仕様書と変換(SQL)ソースコードが自動生成されます。また、変換ロジックの更新情報は仕様書へ同時に反映されます。

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<事例2>大手SIer

■グループ会社合併におけるデータ統合事例

子会社合併前の残された4か月間で、合併後の顧客別受注実績を見える化!

各社での利用システムやデータフォーマットがバラバラ。顧客毎の受注実績の把握が困難であったが、当社の独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、4か月間で約10万件の顧客データ統合を実現して、顧客別受注実績を見える化。

課題

システム担当責任者からは『たったの4か月間で、11社をまとめた顧客別受注実績なんか、出せるわけないでしょ!』と言われ、合併前に次年度の経営計画策定ができないリスクがあった。

解決

親会社データをベースに合併子会社データのマッピングを当社独自マッピングツールにて実施。

①名寄せルール(マッチングロジック)を一つひとつ適用していき段階的に精度を向上(顧客マスタの85%統合で目標達成可能であることを確認。3か月で85%の統合とその状態での実績を集計)

②欠損値やデータ構造、及び参照整合性の問題に対しては、各々のデータ変換をStepByStepで実施

効果

当初、4か月間ではデータ統合完了は不可能と言われてましたが、期日内に11社のグループ会社の顧客データ統合を実現して、顧客別受注実績を見える化。また、ETLツールやプログラム開発よりも大幅な低コストで実現。

Why DataForce?(お客様の声)

  • 『餅は餅屋ということで、データはDATAビジネス社にお願いすることに決めました。』
  • 『DATAビジネス社だとマッピングツール(AGRA:DATAビジネス社製)の使い方を熟知したSEさんがデータを見てくれて、データ変換の役務もしてくれる。他社はツールの提供のみで、DATAビジネス社はアウトソーシングできたのが大きかった。』
  • 『名寄せ・クレンジングは7~8割はプログラムで処理できるが、残りがプロのノウハウや勘になる。1つのロジックでは完結しない作業。この課題に対して、データに非常に詳しい人がDATAビジネス社に多い。』
  • 『弊社にも社内にSEはいるが、社内でやるとツールを習熟するのに時間がかかってしまいます。加えて自社でやるとプログラムを書かないといけなくなるので、データ変換ができるプロに外注しようと決めました。』
  • 『AGRAツールは変更が生じたときにプログラミングレスで対応ができる。さらに今使っているデータに手を加えず、すぐに見える化が可能。実際にデータがどうなっているか、検証をしながら進められるAGRAツールを使った作業方法に魅力を感じました。』

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<事例3>大手電子部品機器メーカー

■国内外工場の調達データ分析基盤構築におけるデータ統合事例

3か月という短期間で国内外工場の調達データを可視化。調達価格の適正化で20億円削減!

国内外の各工場の調達データはフォーマットやコードがバラバラ。過去に集中購買システムやグローバル部品マスタ構築等を試みたが、何年かけても完成に至らなかったところ、当社の独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、全世界での調達データを横串で分析できるデータ基盤構築を実現。

課題

同じ調達部品を各工場ごとにバラバラ(高い/安い)の価格で購入していた。割高な購入価格を下げてコスト削減を図るために、過去に集中購買システム化等を試みたがうまくいかず、欲しいデータの集計は人海戦術で行っており、想定したデータ分析ができていなかった。

解決

当社の調達データ統合モデルテンプレートを使って、各工場の調達データを一つひとつマッピングして仮想統合しながらデータ分析基盤を構築。 属性を組合せたマッチングロジックを適用していくことにより、名寄せと集計を完了。また、拠点・部材別にクレンジング条件を設定することにより、データマッピングを単純化した。

効果

3か月間で全世界の調達データを横串で分析できるデータ基盤構築を実現。 まず、原価削減目的に効果のある3~4製品を選んで、その調達部品仕入価格を値下げさせることにより、半年間で約20億円の調達コストを削減することができた。

Why DataForce?(お客様の声)

  • 『3か月で本当にデータがみるみる見えるようになって、調達のグローバルでの改善ができた。』
  • 『パッケージのBIツールは色々なものがあるが、要件定義をして「こういったデータが見たい」と一度決めても実際に現場で使い始めると「やっぱり違う」と必ず要望が出てくる。それがAGRAツールとQlikViewを使うと自由に変更ができる。これは大きいです。やりたい事を実現するスピードが全然違います。』
  • 『社長からとにかく賢くやってくれと。時間とお金を一杯使ったら誰でもできることを、そうやらずに速くどうしたら経営に貢献できるかを考えてくれと。たまたま1年前にAGRAツールに出会って、いろいろ検討して、「あ、これだな!」これは賢くできそうだなと思いました。短期立ち上げですから投資効率がいい。』
  • 『データはいくらあってもアセットになっていない、バランスシートに見えないところです。今回やってみてリターンオンアセットが非常にいいプロジェクトでした。今までバランスシートにあがっていなかったデータや人材がどんどん価値を生む。見える化が出来ると一気に世界が変わってきた。』

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<事例4>大手精密機器メーカー

■経営レポート出力用データ分析基盤構築におけるデータ統合事例

280帳票の経営レポート資料出力するデータ分析基盤構築を短納期/低コストで実現!

ERPシステム導入と同時に受注・販売・生産・仕入等に関する280帳票の開発が必要であった。アドオン開発では膨大なコストがかかる状況であったところ、当社の独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、当初想定の1/30のコスト、しかも6か月間の短納期でその帳票出力用データ基盤構築を実現。

課題

経営管理手法がERP標準機能に合わないため、経営レポート資料を出力するためには膨大なアドオン開発費用が発生する状況で、その開発費を抑え、しかも必要なレポートを経営者に迅速に提供するしくみを実現することが必要であった。

解決

アウトプット系のアドオン開発を止め、ERPの外部システムとするため、経営レポート出力用データ分析基盤構築を実施。見たい情報のデータ(仮想統合)モデルを設計。ブラックボックス化されたERPのデータベースからの抽出データを一つひとつマッピングして仮想統合しながらデータ分析基盤を構築。また、ツール独自機能により、レポート仕様変更にも柔軟に対応可能。

効果

当初想定の1/30のコスト、しかもわずか6か月間でメンテナンス性がよい(仕様変更に柔軟に対応)経営レポート出力用データ分析基盤構築を実現。

Why AGRA?(当社ツールのメリット)

①データ変換作業を最大限に効率化

当社のデータ統合モデルテンプレートにより、仕様の未確定な項目はペンディングにしたままFit&Gap分析手法で作業を進めることが可能です。これにより、単純な項目から順次検証を進めていきながらデータ変換作業を完了させることができます。

②メンテナンス性の向上

当社ツール[AGRA]は、ビジネスコンセプト(仮想統合)層とマッピング(変換)層と物理(既存)データ層の3層構造を持っています。したがって、メンテナンス時に対象変換ロジックの調査、各層の修正、テスト実行と検証を容易に実行することができます。これにより、修正漏れやミスを減らすことができます。

③仕様書とソースコードの自動生成

ツール[AGRA]のレポジトリ情報より、変換仕様書と変換(SQL)ソースコードが自動生成されます。また、変換ロジックの更新情報は仕様書へ同時に反映されます。

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<事例5>大手広告グループ会社

■7社のオンラインスーパー商品情報におけるデータ統合事例

3か月間でオンラインスーパー7社の商品データを統合。最新の価格を価格比較サイトへ提供!

7社のデータフォーマットはバラバラで、かつ、突発的にイレギュラーデータが発生。過去に商品統合システム構築を試みてうまくいかなかったところ、当社の独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、商品データ統合の完全自動化を3か月間で実現。

課題

数社に商品統合システム構築を依頼したが、システム化できないイレギュラーデータの発生が多く、その業務は手作業の運用になるとの回答しか得らず、システム化を諦めていた。

解決

当社の商品データ統合モデルテンプレートを使って、各社の実データを一つひとつマッピングして仮想統合しながらデータ開発を実施。データ開発中に得られた変換ロジックを実装することで7社の商品データ統合を完全に自動化。イレギュラーデータについては、週一回のデータメンテナンスだけで運用できる仕組みをマッピングツールに実装。

効果

3か月間で7社の商品データ統合の完全自動化を実現。また、イレギュラーデータについても週一回のデータメンテナンスのみとなり、運用効率が大幅に改善した。

Why DataForce?(お客様の声)

  • 『データ統合作業から運用保守まで全て、DATAビジネス社にアウトソーシングすることができた。』
  • 『DATAビジネス社はAGRAというツールの提供だけでなく、専任のデータコンサルタントがいて、長年の経験やノウハウを持つプロに一連のデータ統合作業をお願いできる。』
  • 『ウォーターフォール型の開発手法では設計に時間がかかりすぎ、間に合わない。』
  • 『突然発生するイレギュラーデータへの対応がAGRAというツールのマッピング機能の操作だけで、ノンプログラミングで実施でき、結果の検証も同時に行えるため短期間に対応を完了させることができた。』

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<事例6>グローバル製薬メーカー

■親会社SFAシステムへの顧客/活動情報データ移行事例

3か月間で医薬販売系の過去データを移行。マスタの日次差分データ作成の仕組みも提供!

新システム開発プロジェクトが大幅に遅延したため、切替えまでの残り3か月間ではデータ移行とシステム間連携開発の実現が困難な状況であったところ、当社の独自ノウハウを用いた変換プロセスにより、期限内に移行と連携開発を完了した。

課題

新システムへの切替えまでの残り3か月間で、150テーブルのデータ移行とシステム間連携開発を完了させる必要があった。ところが、通常のスクラッチ開発やETLツール利用の開発となる他社からの提案では対応不可であった。

解決

当社の医薬販売系データ統合モデルテンプレートを使って、既存データを一つひとつマッピングして仮想統合しながらシステム間連携開発を実施。 仕様の未確定な項目はペンディングにしたまま単純な項目から順次検証を進めるという方法により、150テーブルのデータ移行について、詳細条件が確定する前から開発に着手。また、150件のテーブル変換SQLソースコードを基にマスタの日次差分データ開発プログラムを作成。

効果

3か月間でデータ移行とシステム間連携開発を完了。また、他社提案の見積金額よりも約40%低いコストで実現。

Why AGRA?(当社ツールのメリット)

①データ変換作業を最大限に効率化

当社のデータ統合モデルテンプレートにより、仕様の未確定な項目はペンディングにしたままFit&Gap分析手法で作業を進めることが可能です。これにより、単純な項目から順次検証を進めていきながらデータ変換作業を完了させることができます。

②メンテナンス性の向上

当社ツール[AGRA]は、ビジネスコンセプト(仮想統合)層とマッピング(変換)層と物理(既存)データ層の3層構造を持っています。したがって、メンテナンス時に対象変換ロジックの調査、各層の修正、テスト実行と検証を容易に実行することができます。これにより、修正漏れやミスを減らすことができます。

③仕様書とソースコードの自動生成

ツール[AGRA]のレポジトリ情報より、変換仕様書と変換(SQL)ソースコードが自動生成されます。また、変換ロジックの更新情報は仕様書へ同時に反映されます。

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